在当今这个数据驱动的时代，数据建模和数据质量管理是确保数据价值最大化和数据资产健康的关键。数据建模是构建数据结构和关系的过程，它帮助我们理解、组织和利用数据。而数据质量管理则是确保数据准确、完整、一致和可靠的过程。二者相辅相成，共同为数据驱动的决策提供坚实的基础。
数据建模是数据工程的核心，它涉及从原始数据中提取信息，构建数据模型，以反映现实世界的复杂性。数据建模的过程通常包括需求分析、概念建模、逻辑建模和物理建模。通过数据建模，我们可以创建出清晰、结构化的数据架构，这不仅有助于数据的存储和管理，还能优化数据的访问和分析。例如，在构建一个电子商务平台时，数据建模可以帮助我们设计出用户、产品、订单等实体之间的关系，从而支持复杂的查询和报告。
数据质量管理则关注于确保数据的准确性、完整性、一致性和时效性。高质量的数据是做出明智决策的前提。数据质量管理包括数据清洗、数据验证、数据整合和数据监控等环节。数据清洗去除重复和错误的数据，数据验证确保数据符合预定义的规则和标准，数据整合将来自不同源的数据合并在一起，而数据监控则持续跟踪数据质量，确保数据在整个生命周期中保持高质量。例如，在金融行业中，数据质量管理确保交易数据的准确无误，这对于风险管理和合规性至关重要。
数据建模和数据质量管理是数据治理的重要组成部分。数据治理是指制定和执行数据管理的策略、标准、流程和责任，以确保数据的正确使用和保护。通过有效的数据治理，组织可以确保数据的可用性、安全性和合规性，同时提高数据的可信度和价值。
二十届三中全会《中共中央关于进一步全面深化改革、推进中国式现代化的决定》
健全促进实体经济和数字经济深度融合制度。
加快推进新型工业化，培育壮大先进制造业集群，推动制造业高端化、智能化、绿色化发展。
建设一批行业共性技术平台，加快产业模式和企业组织形态变革，健全提升优势产业领先地位体制机制。
优化重大产业基金运作和监管机制，确保资金投向符合国家战略要求。
建立保持制造业合理比重投入机制，合理降低制造业综合成本和税费负担。
加快构建促进数字经济发展体制机制，完善促进数字产业化和产业数字化政策体系。
加快新一代信息技术全方位全链条普及应用，发展工业互联网，打造具有国际竞争力的数字产业集群。
促进平台经济创新发展，健全平台经济常态化监管制度。
建设和运营国家数据基础设施，促进数据共享。
加快建立数据产权归属认定、市场交易、权益分配、利益保护制度，提升数据安全治理监管能力，建立高效便利安全的数据跨境流动机制。
